MSSQL 2005 (Yukon) – работа с очередями и асинхронная обработка данных (45794)

Посмотреть архив целиком

MSSQL 2005 (Yukon) – работа с очередями и асинхронная обработка данных

Ivan Bodyagin

Несколько общих слов

Этот очерк посвящен трудностям, с которыми сталкивается разработчик при попытке построить полноценное асинхронное приложение, а также той посильной помощи, которую может оказать компания Microsoft в этом нелегком предприятии благодаря следующей версии SQL Server с кодовым именем Yukon и сопутствующих библиотек.

Безусловно, тема асинхронности весьма обширна, и ее невозможно охватить в одной статье, даже если ограничиваться исключительно рамками SQL Server-а, но я и не ставил перед собой задачи охватить все. Здесь будет дан краткий обзор новой функциональности, которая появится в MS SQL Server с выходом новой версии, наиболее важной на мой взгляд, и несколько примеров использования этой функциональности...

Асинхронность

Я несколько раз подкрадывался к своим знакомым и пытался неожиданно спросить, что же они понимают под асинхронностью – выяснилось, что все понимают, что это такое, но никто не может дать четкого определения.

Так что же такое асинхронность? Формальное определение говорит, что это такая характеристика процессов, не совпадающих во времени. Коротко, емко, но непонятно... Если же упростить, то это возможность свалить часть работы на кого-то другого, а за результатом прийти потом, занимаясь в промежутке своими делами. И это относится как к однотипной работе, так и к совершенно разноплановой. Наверное, уместно было бы прибегнуть к аналогии... Допустим, существует два способа отдать автомобиль в сервис – синхронный и асинхронный. В синхронном варианте можно приехать на сервис, пообщаться с механиком, загнать вместе с ним машину в бокс, помочь ему дружеским советом, рассказать пару свежих анекдотов или услышать их от него... Тоже в общем-то с пользой проведенное время. Если же просто отдать ключи механику при встрече и забрать машину, когда она будет готова, проведя промежуток времени между двумя этими событиями по своему усмотрению, то это уже будет асинхронный способ ремонта...

Точно так же обстоит дело и в приложении. Поток можно распараллелить на несколько потоков, как выполняющих одну и ту же работу, разделив ее на части, так и совершенно разную, например, одновременно считывать что-то с диска и решать вычислительные задачи.

Интуитивно все ощущают, что асинхронные приложения во всех отношениях лучше, но почему-то пишут их только в самом крайнем случае.

Асинхронное приложение снижает зависимость между процессами – вы в достаточно широких пределах не зависите от того, как долго механик возится с вашей машиной, если вернуться к нашей аналогии. Оно лучше масштабируется – при увеличении нагрузки достаточно подключить второй процессор или второй сервер. В общем случае оно надежнее – если один сервер вышел из строя, то остальные продолжают выполнять работу. Этот список можно продолжать довольно долго. Но всю эту радужную картину рушит одно – асинхронные приложения чертовски сложно разрабатывать.

Главная проблема асинхронных приложений состоит в сложности коммуникации между независимыми процессами. Вот такой забавный парадокс: выясняется, что асинхронные приложения необходимо уметь правильно синхронизировать, и от качества этой синхронизации зависит очень многое. В идеальном варианте обмен информации между асинхронными потоками сам по себе должен быть асинхронным, обеспечивать транзакционность, гарантию доставки, гарантию очередности, групповую обработку и много других скучных вещей... В одном отдельно взятом приложении может и не потребоваться вся эта функциональность, но практически любой крупный проект с поддержкой асинхронной работы включает в себя разработку некоего фреймфорка для реализации асинхронности, что само по себе задача не тривиальная...

Однако Microsoft с выпуском SQL Server 2005 и сопутствующих клиентских библиотек решил взять часть этой нудной работы на себя.

Асинхронные возможности сервера

Для начала рассмотрим, какие возможности предоставляет новый SQL Server сам по себе, без учета возможностей клиента и ADO.Net 2.0

Начнем, пожалуй, издалека. Фраза о работе с очередями недаром вынесена в название этой статьи, так как механизм очередей является неотъемлемой частью хорошей реализации асинхронности. Как правило, в асинхронном приложении есть, условно говоря, «основной поток», который раздает некоторые задания «служебным потокам» и впоследствии забирает от них результаты. Одним из важных моментов является именно процесс выдачи задания и получения результатов. Дело в том, что служебные потоки не всегда находятся в распоряжении главного. Тому есть множество причин. Число потоков, с которыми можно работать эффективно, ограничено, и свободных потоков, готовых выполнить задание, может просто не быть, или же служебный поток может вовсе находиться на другой машине... Если основной поток при обмене информацией будет взаимодействовать непосредственно со служебными, то ему придется ждать служебные потоки, а это подрывает саму идею асинхронности. И тут на помощь приходят очереди. Они позволяют разорвать зависимость основного потока от служебных. Основному потоку достаточно поместить задания в очередь и идти дальше по своим делам. Служебные потоки, как только у них появится такая возможность, заберут из очереди задание и будут его выполнять, после чего опять-таки поместят результаты в соответствующую очередь, дабы основной поток забрал их, когда у него появится время. И даже если служебный поток находится на другой машине, то при наличии очередей не составит никакого труда инициировать транспортную транзакцию при поступлении задания в очередь, опять-таки не заставляя основной поток ждать

В грядущей версии SQL Server есть готовый механизм очередей (как одна из основных частей Service Broker). Однако если по каким-то причинам разработчику приходится строить очередь самостоятельно, то и для этого появились некоторые новые возможности.

Output или расширения обработки очередей

Посвященная этой функциональности глава в разделе BOL «новые возможности» называется Queue Processing Extensions - расширения обработки очередей. Но на самом деле, это всего лишь одно из самых очевидных применений данного механизма. Суть функциональности заключается в следующем: теперь у ряда операторов, занимающихся манипуляцией с данными, а именно INSERT, UPDATE и DELETE, появилось новое ключевое слово OUTPUT. С помощью этой конструкции можно после выполнения оператора получить результат его работы и перенаправить этот результат в какую-нибудь таблицу или просто вернуть клиентскому приложению. Если говорить проще, появился доступ к триггерным псевдотабличкам inserted и deleted прямо из запроса. Иными словами, теперь есть возможность узнать, что же именно было изменено DML-оператором, не обращаясь лишний раз к серверу.

Основное предназначение данной конструкции, как следует из названия раздела, это работа с очередями, но подробнее об этом будет сказано чуть позже, а пока разберем непосредственно механику.

Простейший пример может выглядеть примерно так:

-- создаем тестовую таблицу:

--

CREATE TABLE OutputTest (

ID int IDENTITY,

[Time] datetime default getDate(),

Limit as Left(Data, 8),

Data char(50))


-- собственно, проверяем, как оно работает:

--

INSERT INTO OutputTest (Data) OUTPUT INSERTED.* VALUES (NewID())


-- наслаждаемся результатом:

--

ID Time Limit Data

1 2005-05-21 19:40:43.087 5C1D39E9 5C1D39E9-8E28-4ED7-B5E8-938EA84FFE18

Как легко заметить, вся магия заключается в конструкции OUTPUT INSERTED.*, обратите внимание, что в тестовой таблице присутствует колонка identity, колонка со значением по умолчанию и колонка с вычисляемым значением. При этом данные, полученные из inserted-таблички, содержат уже посчитанные значения в этих колонках. То есть табличка inserted содержит фактические значения вставляемых данных уже после внутренних вычислений, однако триггеры не учитываются, то есть отработка output происходит после внутренних вычислений, но перед выполнением триггеров. Например, при наличии триггера INSTEAD OF на таблице, изменяющая эту таблицу операция в output вернет все данные, которые должны там быть, даже если в результате работы триггера никаких изменений не произойдет.

ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ

На самом деле тут есть одно исключение, если на табличке висит триггер INSTEAD OF, то значение IDENTITY в OUTPUT INSERTED вычислено не будет.

К выборке output можно применять различные выражения и подзапросы, в том случае если они возвращают одно значение. Например, если есть необходимость в момент изменения записи узнать, сколько времени прошло с момента последнего обновления, то запрос может выглядеть примерно так:

UPDATE OutputTest SET Data = newID(), [Time] = GetDate()

OUTPUT DateDiff(ss, DELETED.[Time], INSERTED.[Time]) Diff

В результате выполнения такого запроса получится рекордсет с одной записью, в которой будет содержаться количество секунд, прошедшее между изменениями записи.

В предыдущих примерах результат работы output отправлялся прямо в клиентское приложение, но можно перенаправить его и в таблицу – обычную, временную и табличную переменную. Сделать это довольно просто:

DECLARE @tmp_output TABLE (

ID_t int, Time_t datetime,

Limit_t nvarchar(8),

Data_t nvarchar(50))


INSERT INTO OutputTest (Data)

OUTPUT inserted.* INTO @tmp_output

VALUES (newid())


Случайные файлы

Файл
ref.doc
147124.rtf
24336-1.rtf
6501-1.rtf
96542.rtf




Чтобы не видеть здесь видео-рекламу достаточно стать зарегистрированным пользователем.
Чтобы не видеть никакую рекламу на сайте, нужно стать VIP-пользователем.
Это можно сделать совершенно бесплатно. Читайте подробности тут.